본 논문에서는 물체 내부를 파괴하지 않고 검사 할 수 있는 방식 중에 인체에 무해한 테라헤르츠파를 이용하여 짧은 시간 영역과 짧은 시간 주파수 영역을 분석하고, 집적회로 샘플을 대상으로 실험하였으며 짧은 시간 주파수 영역을 분석함으로써 비파괴 검사를 할 수 있다는 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 LBT-Random Searching 방식을 채용한 RFID 시스템의 트래픽 처리시간 및 주파수 채널 용량 분석을 위한 알고리즘을 제시하였다. 서비스 시간, 주파수 채널 탐색시간, 연속적인 주파수 채널 사용에 따른 지연시간, 연속적인 동일 주파수 채널 사용에 따른 지연시간을 고려하여 정상상태에서의 트래픽 처리 지연시간을 산출하였다. 시뮬레이션을 통하여 최대처리 가능한 트래픽 용량 및 주파수 채널수를 평가하고, 제안된 분석 알고리즘 정확성을 입증하였다.
본 논문에서는 LBT-Serial Searching 방식을 채용한 RFID(Radio Frequency Identification)시스템의 트래픽 처리 시간 및 주파수 채널 용량 분석을 위한 알고리즘을 제시하였다. 서비스 시간, 주파수 채널 탐색시간, 연속적인 주파수 채널 사용에 따른 지연시간, 연속적인 동일 주파수 채널 사용에 따른 지연시간을 고려하여 정상상태에서의 트래픽 처리 지연시간을 산출하였다. 모의실험을 통하여 최대처리 가능한 트래픽 용량 및 주파수 채널수를 평가하고, 제안된 분석 알고리즘 정확성을 입증하였다.
진동해석을 이용한 기계계통의 진단에는 시간영역(time domain)에서의 해석 과 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용한 주파수영역(frequency domain)에서의 해석 을 생각할 수 있다. 이중 FFT 방법은 고속연산기의 출현과 물리적인 이해의 편이성 등오로 인하여 널리 사용되고 있으나, 시간 함수인 비정상 상태신호(nonstationary signal)의 경우는 주파수영역 해석만으로는 물리적 이해를 구하는데는 한계가 있다. 그래서, 최근 신호처리기법 분야에서는 주파수영역 해석과 시간영역 해석을 보완적 으로 표현할 수 있는 기간-주파수영역 해석기법에 많은 연구가 진행되고 있다. 그중 대표적인 신호처리 기법은 Wigner-Ville Distribution이며, 특히 본 Wigner-Ville Distribution은 많은 물리적 의미를 갖고 있어 주요 연구 대상이며, 많은 응용분야 를 갖고 있다. 그러나, 기계계통중 회전체의 진동신호을 분석하여 고장 진단 및 감시를 용이하기 위해서는 새로운 형태의 시간.주파수영역 해석기법이 필요하다. 본 논문에서는 회전체의 진동신호 분석이 용이하도록 물리적인 의미와 응용상에 중점을 둔 방향서 Wigner-Ville 분포라는 시간-주파수 분석기법을 제안하였고, 회전체를 이용한 실험을 실시하였다. 그 결과 제안된 방향성 Wigner-Ville Distribution은 회전체 진동신호를 시간-주파수 영역에서 잘 표현하고 있으며, 특히 회전체의 수직 및 수평방향 진동신호로 부터 얻어지는 방향성 Wigner-Ville Distribution은 각 주파수 성분의 방향성 정보를 갖고 있어 이를 회전체의 고장 진단 및 감시에 이용 하였다.
두뇌-컴퓨터 인터페이스로 활용하기 위한 시도로서, 인간의 가장 간단한 의사 표시인 긍/부정 의사와 관련한 뇌파를 측정하고 시간-주파수 분석을 수행하였다. 선행 연구 결과와 뇌파 측정 실험 조건에 대해 살펴 보고, 시간-주파수 분석 결과로부터 긍/부정 반응 동작에 따른 뇌파 변화에 대해 토론하였다.
사람 사이의 가장 간단한 의사 표현인 긍정/부정을 뇌파를 통해 분별하려는 작업의 첫걸음으로 시각자극에 의해 일어난 긍정/부정 감성 상태에 대해 전두부와 후두부에서 뇌파를 측정하였다. 시간-주파수 분석을 행하고, 특정 주파수 세부 대역에서 상대출력의 시간에 따른 변화를 살펴보았다. 긍정적 감성상태에서는 느린 a 파의 증가가, 부정적 감성상태에서는 빠른 a파일의 증가가 관찰된다. 이러한 상대출력의 시간에 따른 증감을 통해 긍정/부정 감성상태의 분별 규칙을 설정하여 측정된 뇌파에 적용을 보았다.
심박 변이도 (HRV) 분석은 심근허혈 (MI)를 평가하기 위한 편리한 도구이다. HRV에 대한 분석법은 시간 영역과 주파수 영역 분석으로 나눠질 수 있다. 본 논문은 단기간의 HRV 분석에 있어서 웨이블릿 변환을 주파수 영역 분석과 시간 영역 분석 비교하기 위하여 사용하였다. ST-T와 정상 에피소드는 각각 European ST-T 데이터베이스와 MIT-BIH Normal Sinus Rhythm 데이터베이스에서 각각 수집되었다. 한 에피소드는 32개 연속하는 RR 간격으로 나눠질 수 있다. 18개 HRV 특징은 시간과 주파수 영역 분석을 통하여 추출된다. 가종 퍼지소속함수 신경망 (NEWFM)은 추출된 18개의 특징을 이용하여 심근허혈을 진단하였다. 결과는 보여주는 평균 정확도로부터 시간영역과 주파수영역의 특징은 각각 75.29%와 80.93%이다.
직류 모터의 생산 공정품질 확인 작업에 있어서 전체 소음레벨이 합격점에 이른다 할지라도 관능 평가시의 이음으로 인해 불량판정을 받게되는 경우가 있다. 이런 종류의 문제는 가공 또는 조립 공정상에서 발생될수 있는데 본 눈문에서는 과도기적 스펙트럴 분석 혹은 시간-주파수 분석 기법을 소음품질 문제에 적용해 보았다.Case Study로써 윈드쉴드 와이퍼 모터의 이음 발생원이 상세 분석되었으며, 결과적으로 정상적인 주파수 분석에서 발견되지 않았던 아마추어 축의 불량이 충격소음을 일으킨것으로 밝혀졌다. 이를 통해 회전체-기어 시스템의 이음 원인규명을 위한 시간-주파수 분석 기법의 효과적 활용이 잘 나타났다.
지금까지 퓨리에 변환이 신호처리법으로 가장 널리 사용되고 있다. 그러나, 이 방법은 신호의 주파수성분이 시간에 대하여 어떻게 변화하는지를 표현하지 못한다. 따라서, 최근 이와 같이 비정상신호를 표현하지 못하는 퓨리에 변환의 단점을 보완하여, 신호의 시간과 주파수에 대한 정보를 동시에 표현할 수 있는 시간-주파수 해석법들이 개발되기 시작하였다. 본 연구에서는 인공열화된 SUS 316강의 초음파신호를 시간-주파수 해석법으로 분석하였다. 특히, 단시간 퓨리에 변화법과 위그너 빌 분포법을 이용하여 초음파 신호의 주파수 성분과 특성을 분석하였다.
두뇌-컴퓨터 인터페이스(brain-computer interface)를 적용하기 위한 연구로서 주어진 문제에서 긍/부정을 선택할 때 나타나는 뇌파를 분별하기 위해서 시간-주파수 분석을 하였다. 단시간 퓨리에 변환(short time fourier transform : STFT)을 하여 긍/부정 선택시 뇌파의 시간-주파수 변화량을 보고, 시간-주파수 분해능이 좋은 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 적용하여 서로 비교하였다. 두 가지 분석에서 공통된 결과는 주로 RT전 0.5초 주위에서 유의미한 결과를 나타내었고, 웨이블릿 분석에서 더 좁은 구간에 나타나며, 통계적으로 더 유의미한 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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